배포된 모델의 추론 품질이 4개월 후 저하되었습니다. 팀은 추론 품질이 저하될 경우 알림을 받고 재발을 방지하고자 합니다. 두 가지 목표를 모두 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

배포된 모델의 추론 품질 저하는 모델 드리프트(Model Drift)로 인해 발생합니다. 모델 드리프트는 시간이 지남에 따라 모델의 예측 성능이 저하되는 현상입니다. 이를 해결하기 위해 모델을 재학습하여 최신 데이터 패턴을 반영해야 합니다. Amazon SageMaker Model Monitor는 배포된 모델의 데이터 품질, 모델 품질, 바이어스 드리프트 등을 지속적으로 모니터링하여 드리프트가 발생하면 알림을 제공합니다. 이는 재발 방지에 필수적입니다. 다른 옵션들은 다음과 같은 이유로 적절하지 않습니다. Amazon SageMaker Clarify는 주로 모델의 편향성(bias)을 탐지하고 설명하는 데 사용됩니다. Amazon SageMaker Feature Store는 피처(feature)를 저장하고 관리하는 서비스입니다. Amazon SageMaker JumpStart는 사전 학습된 모델을 배포하거나 솔루션을 빠르게 시작하는 데 사용됩니다. 이러한 서비스들은 모델 드리프트 모니터링의 주된 목적에 부합하지 않습니다.